OneHotEncoder
时间: 2023-06-17 14:03:22 浏览: 60
OneHotEncoder 是一种常用的特征编码方法,它将每个离散特征的每个可能取值都转换成一个二元特征,表示该特征是否取某个值。例如,假设有一个离散特征“颜色”,可能取值为“红色”、“黄色”和“蓝色”,则使用 OneHotEncoder 将该特征编码后,会得到三个二元特征,“颜色_红色”、“颜色_黄色”和“颜色_蓝色”,分别表示该样本的颜色是否为红色、是否为黄色、是否为蓝色。这种编码方式可以消除离散特征之间的大小关系,避免引入错误的偏差。在机器学习中,OneHotEncoder 经常用于处理文本数据等离散型数据。
相关问题
onehotencoder参数
回答: OneHotEncoder是一种用于将分类变量转换为二进制特征向量的编码器。它有几个参数可以调整编码的行为。其中一些参数包括:
1. handle_unknown: 这个参数决定了当遇到未知的类别时的处理方式。默认情况下,handle_unknown的取值为'error',即遇到未知类别时会抛出一个错误。如果将handle_unknown设置为'ignore',则会忽略未知类别并将其编码为全零向量。
2. categories: 这个参数可以用来指定每个特征的类别。如果不指定categories,OneHotEncoder会根据训练数据自动确定每个特征的类别。如果指定了categories,OneHotEncoder会使用指定的类别进行编码。
3. sparse: 这个参数决定了编码后的向量是否以稀疏矩阵的形式表示。默认情况下,sparse的取值为True,即编码后的向量以稀疏矩阵的形式表示。如果将sparse设置为False,编码后的向量将以密集矩阵的形式表示。
以上是OneHotEncoder的一些常用参数。根据需要,可以调整这些参数来满足具体的编码需求。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OneHotEncoder简单用法](https://blog.csdn.net/qq_52852138/article/details/123931180)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
OneHotEncoder参数
OneHotEncoder是用于将离散特征转换为独热编码的工具,它有以下参数:
- categories:指定每个特征的取值范围,可以是'auto'、'infer'、list或者array-like,默认是'auto',表示自动推断每个特征的取值范围。
- sparse:指定是否返回稀疏矩阵,True表示返回稀疏矩阵,False表示返回密集矩阵,默认是True。
- dtype:指定输出矩阵的数据类型,默认是numpy.float64。
例如,如果要将一个二维数组X的第1列特征转换为独热编码,可以使用以下代码:
```python
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder(categories='auto', sparse=False)
X = [[1, 'A'], [2, 'B'], [3, 'C'], [1, 'B']]
enc.fit_transform(X[:, [1]])
```
其中,categories='auto'表示自动推断特征取值范围,sparse=False表示返回密集矩阵。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![m](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)